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Annonce

13 février 2020

Étude de l'incertitude et des performances d'une approche d'odométrie visuelle pour l’intégration dans un processus de fusion.


Catégorie : Post-doctorant


Organisme: ISAE-SUPAERO
Lieu: Toulouse
Site: www.isae-supaero.fr
Profil: Doctorat en robotique ou traitement du signal avec une spécialisation en traitement d’images et de vision assisté par ordinateur

Type de contrat : CDD (jusqu’au 31/12/2021)
Début du contrat : Dès que possible

Contexte
Le poste s'inscrit dans le cadre du projet NUCLEI (Navigation multi-capteur pour la cartographie et l'exploration d'environnements inconnus), démarré en janvier 2018, financé par l'Agence Innovation Défense de la DGA pour une durée de 3 ans. L’objectif de cette étude est de permettre une navigation avec relocalisation absolue dans un contexte multi-capteur intégrant : une centrale inertielle ou IMU (Inertial Measurement Unit), une caméra monoculaire ou stéréoscopique et un système de positionnement par balises ultra-large bande ou UWB (Ultra-Wide Band). Le système de navigation doit fournir une solution de localisation robuste au changement d'environnement et de contexte en s’affranchissant des signaux GNSS (Global Navigation Satellite System) qui peuvent être perturbées, brouillés (i.e., interférences volontaires ou involontaires, multi-trajets, etc.) ou non disponibles (navigation intérieure).

Objectifs
Le travail demandé se focalisera premièrement sur l'évaluation de l'incertitude et de la performance de l'estimation en translation et en orientation d’une odométrie visuelle basée dans un premier temps sur des amers artificiels avec une possible extension à des amers naturels. L’objectif visé est son intégration dans un processus de fusion basé sur un filtrage de type Kalman.

Des études complémentaires sont cependant requises, dont :
1. la robustesse aux fausses détections qui peuvent à ce stade faire diverger le système.
2. l’étude des performances du détecteur pour maîtriser l’incertitude d’orientation et de position relative du capteur relativement à la mire.
3. l’obtention d’une modélisation statistique de la détection visuelle qui pourra alors être intégré au processus de fusion Bayésien.

Compétences technique
• Requis : C/C++, Vision par ordinateur, Odométrie visuelle,
• Souhaitées : Propagation d’incertitude, Statistiques, Probabilités, OpenCV

Qualités requises
• Rigueur et persévérance
• Qualités rédactionnelles
• Capacités d'analyse et de synthèse
• Travail d'équipe
• Autonomie

Contact
CV et lettre de motivation à envoyer à Gaël Pagès (gael.pages@isae-supaero.fr) et Damien Vivet (damien.vivet@isae-supaero.fr).

 

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